Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit den Herausforderungen und Potenzialen, die künstliche Intelligenz im Marketing für kleine und mittlere Unternehmen mit sich bringt. Unter anderem wird sich auf die Realisierung von künstlicher Intelligenz in KMU konzentriert. Aufgrund der wirtschaftlichen Bedeutung kleiner und mittlerer Unternehmen, fokussiert sich die vorliegende Arbeit auf den Sammelbegriff „KMU“. Durch den ernüchternden Einsatz von KI in Unternehmen dieser Größen wird dies exemplarisch auf den Einsatzbereich Marketing in KMU untersucht.
Ein theoretisches Konstrukt leitet die inhaltsbezogenen Ausführungen in Kapitel 2 ein, in dem das Grundwissen zu Big Data und Künstlicher Intelligenz erläutert wird. Darüber hinaus wird die Eignung für das Marketing in Kapitel 3 dargestellt und mit Experteninterviews untermauert. Die Auswertung soll einen Überblick über Herausforderungen, Chancen und Realisierungsmöglichkeiten für KMU aufzeigen. Mit einer SWOT-Analyse wird sowohl ein Überblick als auch ein Ausblick zu den Ergebnissen geschaffen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung
- 1.3 Methodik
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Wissenschaftlicher Erkenntnisstand
- 2.2 Big Data
- 2.2.1 Definition Big Data
- 2.2.2 Zentrale Charakteristika
- 2.2.3 Abgrenzung Big Data Analytics und Business Intelligence
- 2.2.4 Datenerhebung und Datenquellen
- 2.3 Künstliche Intelligenz
- 2.3.1 Maschinelles Lernen – Machine Learning
- 2.3.2 Lernmethoden
- 2.3.3 Auswertungsmethoden
- 3 Big Data und KI im Marketing
- 3.1 Eignung
- 3.2 Einsatz
- 3.2.1 Mögliche Anwendungen
- 3.2.2 Auswirkung von KI im Marketing-Mix
- 4 Methodik der Sozialforschung
- 4.1 Ablauf
- 4.1.1 Vorgehen
- 4.1.2 Auswertungsmethode
- 4.2 Auswertung der Experteninterviews
- 4.2.1 Relevanz
- 4.2.2 Stärken
- 4.2.3 Schwächen
- 4.2.4 Chancen
- 4.2.5 Risiken
- 4.2.6 Lösungsansätze
- 5 Auswertung und Diskussion
- 5.1 Herausforderungen für KMU in Bezug auf KI im Marketing
- 5.2 Potenziale von KI-basiertem Marketing in KMU
- 5.3 Realisierung von KI-basiertem Marketing in KMU
- 5.4 Ergebnisdarstellung anhand der SWOT-Analyse
- 5.5 Kritische Beurteilung
- 6 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit untersucht die Chancen und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Das Hauptziel ist es, die Eignung von KI im Marketing für KMU zu analysieren und Realisierungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Die Arbeit basiert auf theoretischen Grundlagen zu Big Data und KI und wird durch Experteninterviews ergänzt.
- Eignung von KI im Marketing für KMU
- Herausforderungen der KI-Implementierung in KMU
- Chancen von KI-basiertem Marketing für KMU
- Realisierungsmöglichkeiten von KI-basiertem Marketing in KMU
- SWOT-Analyse der KI-Anwendung im Marketing von KMU
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der Bachelorarbeit ein und beschreibt die Problemstellung des unzureichenden Einsatzes von KI in KMU, insbesondere im Marketing. Sie formuliert die Zielsetzung der Arbeit und skizziert die angewandte Methodik, um die Forschungsfrage zu beantworten, ob Marketing ein geeignetes Handlungsfeld für KI in KMU darstellt.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel liefert die notwendigen theoretischen Grundlagen zu Big Data und Künstlicher Intelligenz. Es definiert Big Data, beschreibt seine Charakteristika und grenzt es von Business Intelligence ab. Weiterhin wird Künstliche Intelligenz erläutert, einschließlich Maschinellen Lernens und verschiedener Auswertungsmethoden. Diese Grundlagen bilden die Basis für die spätere Analyse der Eignung von KI im Marketing für KMU.
3 Big Data und KI im Marketing: Dieses Kapitel untersucht die Eignung und den Einsatz von Big Data und KI im Marketing. Es analysiert mögliche Anwendungen von KI im Marketing-Mix und beschreibt deren Auswirkungen. Der Fokus liegt dabei auf den spezifischen Bedürfnissen und Möglichkeiten von KMU. Dieses Kapitel verbindet die theoretischen Grundlagen mit der praktischen Anwendung im Marketingkontext.
4 Methodik der Sozialforschung: Das Kapitel beschreibt die Methodik der durchgeführten Sozialforschung, einschließlich des Ablaufs, des Vorgehens bei der Datenerhebung und der angewandten Auswertungsmethode (Experteninterviews). Es erläutert die Vorgehensweise der Datenanalyse und rechtfertigt die Wahl der gewählten Methodik in Bezug auf die Forschungsfrage.
5 Auswertung und Diskussion: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der Experteninterviews und diskutiert diese im Kontext der vorherigen Kapitel. Es werden Herausforderungen, Potenziale und Realisierungsmöglichkeiten von KI-basiertem Marketing in KMU dargestellt und mittels einer SWOT-Analyse zusammengefasst. Eine kritische Beurteilung der Ergebnisse rundet dieses Kapitel ab.
Schlüsselwörter
Big Data, Künstliche Intelligenz (KI), Kleine und mittlere Unternehmen (KMU), Marketing-Mix, SWOT-Analyse, Maschinelles Lernen, Experteninterviews, B2B-Markt
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Bachelorarbeit: Big Data und Künstliche Intelligenz im Marketing von KMU
Was ist der Gegenstand dieser Bachelorarbeit?
Die Bachelorarbeit untersucht die Chancen und Herausforderungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Das Hauptziel ist die Analyse der Eignung von KI im Marketing für KMU und die Aufzeigung von Realisierungsmöglichkeiten.
Welche Methoden wurden verwendet?
Die Arbeit basiert auf theoretischen Grundlagen zu Big Data und KI und wird durch Experteninterviews ergänzt. Die Methodik der Sozialforschung umfasst den Ablauf der Datenerhebung, die Vorgehensweise und die Auswertungsmethode der Experteninterviews.
Welche Themen werden im Detail behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Themen: Eignung von KI im Marketing für KMU, Herausforderungen der KI-Implementierung in KMU, Chancen von KI-basiertem Marketing für KMU, Realisierungsmöglichkeiten von KI-basiertem Marketing in KMU und eine SWOT-Analyse der KI-Anwendung im Marketing von KMU.
Wie ist die Arbeit strukturiert?
Die Arbeit gliedert sich in sechs Kapitel: Einleitung (Problemstellung, Zielsetzung, Methodik), Theoretische Grundlagen (Big Data, Künstliche Intelligenz), Big Data und KI im Marketing (Eignung, Einsatz), Methodik der Sozialforschung (Ablauf, Auswertung der Experteninterviews), Auswertung und Diskussion (Herausforderungen, Potenziale, Realisierung, SWOT-Analyse, kritische Beurteilung) und Fazit.
Welche theoretischen Grundlagen werden behandelt?
Die theoretischen Grundlagen umfassen Big Data (Definition, Charakteristika, Abgrenzung zu Business Intelligence, Datenerhebung und -quellen) und Künstliche Intelligenz (Maschinelles Lernen, Lernmethoden, Auswertungsmethoden).
Welche Ergebnisse werden präsentiert?
Die Ergebnisse der Experteninterviews werden präsentiert und im Kontext der theoretischen Grundlagen diskutiert. Herausforderungen, Potenziale und Realisierungsmöglichkeiten von KI-basiertem Marketing in KMU werden dargestellt und in einer SWOT-Analyse zusammengefasst. Eine kritische Beurteilung der Ergebnisse rundet die Auswertung ab.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Big Data, Künstliche Intelligenz (KI), Kleine und mittlere Unternehmen (KMU), Marketing-Mix, SWOT-Analyse, Maschinelles Lernen, Experteninterviews, B2B-Markt.
Welche Zielsetzung verfolgt die Arbeit?
Die Zielsetzung ist die Analyse der Eignung von KI im Marketing für KMU und die Aufzeigung von Realisierungsmöglichkeiten. Die Arbeit untersucht die Chancen und Herausforderungen von KI im Marketing für KMU.
Für wen ist diese Arbeit relevant?
Diese Arbeit ist relevant für alle, die sich mit dem Einsatz von KI im Marketing von KMU beschäftigen, insbesondere für Studierende, Wissenschaftler und Praktiker im Bereich Marketing und Management.
Wo finde ich die vollständige Arbeit?
(Hier sollte der Ort eingefügt werden, wo die vollständige Bachelorarbeit zugänglich ist, z.B. eine URL zu einer Datenbank oder Repository)
- Quote paper
- Bachelor of Arts Nicoli Bernhardt (Author), 2021, Big Data und künstliche Intelligenz (KI) im Marketing, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1059788
